cover
Contact Name
Muhammad Siddik Hasibuan
Contact Email
mhdsiddikhasibuan@gmail.com
Phone
+6281263388627
Journal Mail Official
cosmicaira@gmail.com
Editorial Address
Jl Pukat Banting IV NO 41 Medan Kecamatan Medan Tembung Kode Pos 20224
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
Cosmic Jurnal Teknik
ISSN : -     EISSN : 30634687     DOI : 10.55537/cosmic
Cosmic Jurnal Teknik muncul untuk memenuhi kebutuhan ilmiah di bidang ilmu teknik. Jurnal ini bertujuan menjadi wadah bagi para peneliti dan praktisi untuk berbagi temuan terbaru, inovasi, dan analisis mendalam dalam berbagai disiplin ilmu teknik. Dengan menerima artikel penelitian dari berbagai cabang ilmu teknik, Cosmic Jurnal Teknik berkomitmen untuk mendukung perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi melalui publikasi hasil penelitian berkualitas tinggi Cosmic Jurnal Teknik adalah jurnal yang berfokus pada bidang ilmu teknik, yang menerima artikel penelitian terkait berbagai disiplin ilmu teknik. Jurnal ini diterbitkan empat kali dalam setahun, yaitu pada bulan Februari, Juni, September, dan November. Cosmic Jurnal Teknik berperan penting dalam memfasilitasi penyebaran pengetahuan dan informasi terbaru dalam komunitas teknik. Melalui proses seleksi dan review yang ketat, jurnal ini memastikan bahwa setiap artikel yang diterbitkan tidak hanya memenuhi standar akademik, tetapi juga memberikan kontribusi nyata bagi perkembangan teknologi dan inovasi. Dengan penerbitan secara berkala empat kali setahun. Jurnal ini juga berupaya untuk mendukung kolaborasi lintas disiplin dalam ilmu teknik, sehingga mendorong pertukaran ide dan solusi yang dapat diaplikasikan dalam berbagai konteks industri dan akademik. Dengan demikian, Cosmic Jurnal Teknik menjadi salah satu sumber utama bagi para ilmuwan, insinyur, dan praktisi yang mencari informasi terbaru dan relevan di bidang teknik
Articles 3 Documents
Search results for , issue "Vol 2 No 4 (2025): November" : 3 Documents clear
Quality Control Tandan Buah Segar Kelapa Sawit dengan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis Siregar, Yustria Handika; Pratama, Arya; Darus, Farhan Azmi; Badri, Mohammad; Muthi, Dimas Ibnu
Cosmic Jurnal Teknik Vol 2 No 4 (2025): November
Publisher : Ali Institute or Research and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55537/cosmic.v2i4.1392

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses Quality Control (QC) kelapa sawit pada PMKS PT. Padasa Enam Utama Teluk Dalam. Optimalisasi ini difokuskan pada peningkatan akurasi dalam proses pemeriksaan mutu serta pengembangan sistem Quality Control yang mampu meningkatkan efisiensi kerja. Dalam penelitian ini, sistem yang akan dibangun menggunakan metode Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) sebagai bagian dari Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Metode MOORA dipilih karena mampu memberikan hasil perhitungan yang cepat, akurat, dan objektif dalam menentukan kualitas kelapa sawit yang masuk ke pabrik. Tahapan penelitian dimulai dengan pengumpulan data dari narasumber yang berperan langsung dalam proses Quality Control, seperti petugas lapangan dan bagian laboratorium. Data yang diperoleh meliputi berbagai parameter mutu tandan buah segar (TBS), antara lain kadar air, tingkat kematangan, dan kandungan minyak. Selanjutnya, data tersebut dimasukkan ke dalam sistem untuk dilakukan perhitungan menggunakan metode MOORA. Hasil perhitungan sistem akan digunakan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan terbaik untuk menjaga konsistensi dan mutu bahan baku kelapa sawit yang diterima oleh perusahaan.
Aplikasi Simulasi Enkripsi Menggunakan Metode Caesar Cipher Berbasis Website Sinaga, Fiqri Dian Priyatna; Azmi, Khoiratul; Nasution, Afri Yunda; Nanda, Rivaldi Prima; Rusydi, Ibnu
Cosmic Jurnal Teknik Vol 2 No 4 (2025): November
Publisher : Ali Institute or Research and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55537/cosmic.v2i4.1466

Abstract

Cryptography is a fundamental field in data security; however, it is often considered difficult for beginner students due to its abstract and mathematical nature. Previous studies indicate that learning Caesar Cipher is commonly conducted through theoretical approaches or desktop-based applications with limited interactivity and accessibility. Therefore, this study aims to develop a web-based Caesar Cipher encryption simulation application as an interactive learning medium. The system was developed using the prototype method, while functional testing was conducted using the black box testing approach. The effectiveness of the application was evaluated through primary data collected through questionnaires distributed to students. The results show that before using the application, 82.4% of students were at low to moderate levels of understanding, whereas after using the application, 100% of students reached a high level of understanding. These findings indicate that the web-based Caesar Cipher simulation application is effective in improving students’ understanding of fundamental cryptographic concepts prior to studying more advanced data security algorithms
Model Machine Learning untuk Memprediksi Perilaku Konsumen sebagai Dasar Strategi Penargetan Ulang Iklan Antoni, Antoni; Mehuli, Mbera; Anu, Tri Andre
Cosmic Jurnal Teknik Vol 2 No 4 (2025): November
Publisher : Ali Institute or Research and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini mengkaji bagaimana machine learning dapat digunakan untuk memprediksi perilaku konsumen dan menyediakan dasar berbasis data dalam penyusunan strategi advertising retargeting. Dalam lingkungan periklanan digital yang semakin kompetitif, praktik retargeting generik yang memperlakukan seluruh pengunjung sebagai satu kelompok audiens sering kali menyebabkan pemborosan anggaran, kelelahan iklan (ad fatigue), serta rendahnya relevansi pesan, karena niat konsumen bersifat dinamis dan bervariasi menurut waktu, perangkat, sumber trafik, dan tahapan funnel. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini menerapkan desain pemodelan prediktif kuantitatif dengan memanfaatkan data clickstream pengguna dan data peristiwa (event) e-commerce pada tingkat individu. Fitur perilaku direkayasa untuk menangkap indikator seperti recency, frequency, intensitas eksplorasi, durasi sesi, serta sinyal funnel (misalnya add-to-cart), yang kemudian diikuti dengan proses pembersihan data, pengodean, penskalaan, pembagian data latih–uji berbasis waktu guna mengurangi kebocoran informasi, serta penanganan ketidakseimbangan kelas. Algoritma Logistic Regression digunakan sebagai model dasar yang dapat diinterpretasikan untuk mengestimasi probabilitas terjadinya keluaran target (misalnya konversi) dalam rentang waktu tertentu. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik yang sesuai untuk data tidak seimbang, termasuk ROC-AUC dan Precision–Recall (PR-AUC), serta nilai presisi, recall, dan F1-score pada ambang operasional. Hasil penelitian menunjukkan kemampuan diskriminatif yang sangat kuat (ROC-AUC = 0,961) dan efektivitas tinggi pada kelas positif (PR-AUC = 0,913), yang melampaui garis dasar prevalensi sebesar 0,235. Keluaran probabilitas dari model memungkinkan segmentasi audiens yang terukur ke dalam kelompok niat tinggi, sedang, dan rendah, sehingga mendukung penerapan intensitas retargeting dan strategi pesan yang berbeda. Secara keseluruhan, temuan ini menunjukkan bahwa penilaian probabilitas berbasis machine learning dapat meningkatkan presisi operasional retargeting dibandingkan pendekatan yang hanya berbasis intuisi; namun demikian, dampak bisnis terhadap CPA dan ROAS tetap perlu divalidasi melalui eksperimen lapangan seperti pengujian A/B.

Page 1 of 1 | Total Record : 3